计算机组成原理(二)计算机的性能指标:存储器的性能指标：存储器中，MAR为存储单元的个数MDR为机械字长也就是存储单元的长度存储器的大小=MAR*MDRn为二进制位能表示出几种不同的状态呢？2的n次方种不同的状态CPU的性能指标：下面的周期就是时间，主频相当于频率CPU主频：CPU内数字脉冲信号振荡的频率CPU时钟周期的单位为微妙和纳秒CPU主频=1/（CPU时钟周期）CPI为执行一条指令所需的时钟周期执行一条指令的耗时=CPI*CPU时钟周期例如：Eg:某CPU主频为1000Hz，某程序包含100条指令，平均来看指令的CPI=3.该程序在该CPU上执行需要多久?100*3*（1/1000）=
计算机组成原理(二)计算机的性能指标:存储器的性能指标：存储器中，MAR为存储单元的个数MDR为机械字长也就是存储单元的长度存储器的大小=MAR*MDRn为二进制位能表示出几种不同的状态呢？2的n次方种不同的状态CPU的性能指标：下面的周期就是时间，主频相当于频率CPU主频：CPU内数字脉冲信号振荡的频率CPU时钟周期的单位为微妙和纳秒CPU主频=1/（CPU时钟周期）CPI为执行一条指令所需的时钟周期执行一条指令的耗时=CPI*CPU时钟周期例如：Eg:某CPU主频为1000Hz，某程序包含100条指令，平均来看指令的CPI=3.该程序在该CPU上执行需要多久?100*3*（1/1000）=
首先，我做智能车用的是stm32f103c8t6作为主控芯片，得到小车自身对于开始位置的三维变换角度所用的是mpu6050模块，其与主控芯片采用I2C通信。此通信原理接下来会加入介绍资料。其次还有一个OLED模块，这个也和mpu6050模块相似，都采用I2C与主控芯片之间进行通信。接下来我会分模块介绍原理，但是如果大家想直接使用mpu6050和OLED的驱动代码，在最后我除了会把PID算法的代码开源，还会将两个外设的驱动代码开源放在后面。一.模块的作用1.首先是stm32f103c8t6主控芯片作用是与两个外设进行通信。与mpu6050通信获得小车距离原位置的偏离量，与OLED通信使OLED屏
首先，我做智能车用的是stm32f103c8t6作为主控芯片，得到小车自身对于开始位置的三维变换角度所用的是mpu6050模块，其与主控芯片采用I2C通信。此通信原理接下来会加入介绍资料。其次还有一个OLED模块，这个也和mpu6050模块相似，都采用I2C与主控芯片之间进行通信。接下来我会分模块介绍原理，但是如果大家想直接使用mpu6050和OLED的驱动代码，在最后我除了会把PID算法的代码开源，还会将两个外设的驱动代码开源放在后面。一.模块的作用1.首先是stm32f103c8t6主控芯片作用是与两个外设进行通信。与mpu6050通信获得小车距离原位置的偏离量，与OLED通信使OLED屏
聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于一种理想的聚类的结果）相比较，从而衡量设计的聚类算法的性能、优劣。内部指标是无监督的，无需基准数据集，不需要借助于外部参考模型，利用样本数据集中样本点与聚类中心之间的距离来衡量聚类结果的优劣内部指标主要有：1）
聚类分析的评价指标也称为：性能度量指标聚类算法聚类后，如何评价聚类结果，如何确定各聚类算法结果的优劣，如何确定聚类算法的参数值，可以通过聚类性能度量指标从一个侧面说明聚类算法和算法参数的选择。、聚类性能度量指标分为外部指标和内部指标。外部指标，也就是有参考标准的指标，通常也可以称为有监督情况下的一种度量聚类算法和各参数的指标。具体就是聚类算法的聚类结果和已知的（有标签的、人工标准或基于一种理想的聚类的结果）相比较，从而衡量设计的聚类算法的性能、优劣。内部指标是无监督的，无需基准数据集，不需要借助于外部参考模型，利用样本数据集中样本点与聚类中心之间的距离来衡量聚类结果的优劣内部指标主要有：1）
【百度云原生导读】在前一篇《基于Prometheus的大规模线上业务监控实践》中，我们为大家介绍了针对大规模业务监控场景，百度云原生团队基于Prometheus技术方案的一些探索，包括基于Prometheus进行指标降维、Prometheus的自动分片采集、以及基于Flink流式计算构建的预计算。本文将深入采集专题，为大家介绍如何构建采集亿级别指标的高可靠Prometheus集群。采集亿级别指标，通常会面临三大类问题：一是网络带宽打满、Prometheus大内存、Prometheus计算CPU利用率高等一系列资源类问题；二是如何构建高可用、高可靠的集群，如何确保监控数据的不丢不重等高可用类问题
【百度云原生导读】在前一篇《基于Prometheus的大规模线上业务监控实践》中，我们为大家介绍了针对大规模业务监控场景，百度云原生团队基于Prometheus技术方案的一些探索，包括基于Prometheus进行指标降维、Prometheus的自动分片采集、以及基于Flink流式计算构建的预计算。本文将深入采集专题，为大家介绍如何构建采集亿级别指标的高可靠Prometheus集群。采集亿级别指标，通常会面临三大类问题：一是网络带宽打满、Prometheus大内存、Prometheus计算CPU利用率高等一系列资源类问题；二是如何构建高可用、高可靠的集群，如何确保监控数据的不丢不重等高可用类问题
注：本文仅供学习，未经同意请勿转载 说明：该博客来源于xiaobai_Ry:2020年3月笔记对应的PDF下载链接在：待上传目录常见的评价指标准确率（Accuracy）混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）与召回率（Recall）重点：平均精度（Average-Precision，AP）与 meanAveragePrecision(mAP) IoUROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线与AUC（AreaUnderCurve）PR曲线和ROC曲线比较 非极大值抑制（NMS） 常见的评价指标准确率（Accuracy），混淆矩阵（
注：本文仅供学习，未经同意请勿转载 说明：该博客来源于xiaobai_Ry:2020年3月笔记对应的PDF下载链接在：待上传目录常见的评价指标准确率（Accuracy）混淆矩阵（ConfusionMatrix）精确率（Precision）与召回率（Recall）重点：平均精度（Average-Precision，AP）与 meanAveragePrecision(mAP) IoUROC（ReceiverOperatingCharacteristic）曲线与AUC（AreaUnderCurve）PR曲线和ROC曲线比较 非极大值抑制（NMS） 常见的评价指标准确率（Accuracy），混淆矩阵（
